本研究提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和梅尔频谱图的语音情感识别方法，能够有效提取音频数据中的复杂模式，显著提高分类准确率，并具备实时预测能力，适用于教育环境。

本研究探讨了梅尔频谱图和梅尔频率倒谱系数在说话人识别中的重要性，并通过评估不同模型架构的性能验证了模型对口音和性别的准确性。研究还展示了深度学习在说话人识别中的潜在影响。